人臉辨識的核心問題與商機 - DigiTimes

人臉辨識核心可以大致區分為兩個問題：人臉確認(face verification)以及人臉識別(face identification)。

前者的定義主要是給兩張人臉，必須回答是否為同一 ... 智慧應用 影音 DIGITIMES 首頁 未來車產業鏈 蘋果供應鏈 產業九宮格 每日椽真 AIoT 5G 伺服器 CarTech 智慧製造 智慧城市 展會 影音 新創專區 科技網 首頁未來車產業鏈蘋果供應鏈產業九宮格每日椽真產業區域議題觀點電子時報報導總覽科技商情IT應用 Research AsiaInsight亞洲科技戰情智慧醫療智慧製造智慧家庭物聯網寬頻與無線5GFocusCloudAIFocus電腦運算伺服器行動裝置與應用智慧穿戴CarTechIC製造IC設計顯示科技與應用全球產業數據 智慧應用 首頁報導專題新創專區大肚山產創報解決方案 電子報訂閱 椽經閣 首頁Colley&Friends名家專欄作者群關於專欄 電子報訂閱 活動+ 首頁所有活動DForum研討會 TECH ASIA INNOVATIONS RESEARCH OPINIONS BIZFOCUS DBook 人臉辨識的核心問題與商機 徐宏民 2018-06-13 隨著攝影鏡頭的普及以及安全防護的需求，近來人臉辨識相關技術成為產業界關心的對象。

搭配運算速度的提昇、深度學習技術的突破、以及許多使用者端、企業端、政府端各種實質應用情境，也觸發除了指紋、虹膜等生物特徵辨識之外的產業機會。

人臉辨識的定義常有許多混淆，一般是為了瞭解拍照的目標為何人。

舉例來說，進來銀行的人是誰，如果直接可以辨識，我們會有多幾秒的時間可以知道他是VIP嗎？黑名單？喜歡什麼樣的商品？該找誰服務呢？但是也容易與其他技術混淆。

例如人臉屬性偵測，目的是為了瞭解標的年齡、性別、人種、打扮等，用途在於購物安全(如自動販賣機的年齡限制)、目標群眾大致統計等。

另一非常類似的領域為表情偵測：區分微笑、嚴肅、生氣等表情，可以用於客服或是使用者滿意度分析；目前駕駛安全技術上，也會有駕駛打瞌睡、不專心等透過人臉判斷的技術。

人臉辨識核心可以大致區分為兩個問題：人臉確認(faceverification)以及人臉識別(faceidentification)。

前者的定義主要是給兩張人臉，必須回答是否為同一人，例如自動通關時掃描護照，同時比對攝影以及官方人臉資料；或是iPhone解鎖等安全確認情境。

人臉識別主要是在大規模的人臉資料庫中(可能每人有一到多張)照片，找出提供的照片是否在資料庫內？是哪一個人？警政的人臉搜尋、安全監控、或是進出管制等，大多屬於這個範疇。

雖然兩個問題看起來類似，但是後者較為挑戰，當資料庫內需要識別的人變多時，比對速度會變慢、特徵值(表示人臉的高緯度資料)間會大大的混淆。

辨識的訊號來源也不侷限於2D的人臉照片，包括大家已熟知在手機上的3D點雲、走路的姿勢(聲音)、甚至是在空間移動對Wi-Fi訊號的影響等，都有不同的應用。

這幾年精進的人臉辨識技術早已跳脫早期僅限安防使用的局限性，並且看到原本在雲端的功能，逐漸落地到設備端。

例如具有辨識功能(自動開鎖)的門鈴、利用人臉來提供個人化服務、廣告內容、存取功能、開關設備等。

諸多應用發現，人臉辨識更需要軟硬整合，如光線變化時如何自動調整鏡頭硬體？辨識用的影像(視訊)該如何壓縮？我相信在智能應用轉型的契機，對於產業界也是另一個相當大的機會！ 徐宏民 台大資工系教授 徐宏民（WinstonHsu）現任台大資工系教授及NVIDIAAILab計畫主持人。

哥倫比亞大學電機博士，專精於機器學習、大規模影像視訊搜尋與辨識。

為訊連科技研發團隊創始成員，慧景科技（工業智能新創）共同創辦人；曾任IBM華生研究中心客座研究員、美國微軟研究院客座研究員。

習慣從學術及產業界的角度檢驗技術發展的機會；十餘年產學合作及新創經驗，近年致力將深度學習技術落實到產業，並協助成立研究開發團隊。

曾獲2018IBMResearchPatGoldbergMemorialBestPaperAward、2018偽裝人臉辨識冠軍、傑出資訊人才獎、吳大猷先生紀念獎等國內外研究獎項。

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